Panduan Roadmap Data Analyst selama 6 Bulan, Langsung Career Switch!
ilustrasi peserta kursus sedang memahami roadmap data analyst (unsplash.com/ Trust "Tru" Katsande)
Follow IDN Times untuk mendapatkan informasi terkini. Klik untuk follow WhatsApp Channel & Google News
Popularitas profesi data analyst kian melejit berkat adanya perkembangan teknologi dan transformasi digital yang merajalela di berbagai sektor industri. The U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) menyebut bahwa permintaan profesi data analyst diprediksi akan terus meningkat sebesar 22 persen hingga tahun 2030 mendatang. Tak heran apabila pekerjaan yang juga termasuk ke dalam high-paying jobs ini menarik minat pekerja di bidang lain untuk banting setir dari bidang non IT ke bidang data.
Roadmap data analyst tidak hanya berlaku bagi pemula saja. Bagi kamu yang berencana merubah nasib dengan beralih karier dari non IT ke bidang data tahun pada 2024 mendatang, memiliki roadmap adalah salah satu bekal yang perlu kamu siapkan sedini mungkin untuk menjadi seorang calon data analyst. Roadmap data analyst merupakan panduan dasar mengenai konsep-konsep, tools, hingga skill apa saja yang diperlukan untuk dapat bersaing dengan kandidat lain di ranah data analytics. Melalui adanya roadmap, calon data analyst punya arah yang jelas dalam meraih karier tanpa khawatir tersesat.
Pertanyaannya, apa bisa memelajari seluruh skillset ini hanya dalam waktu singkat? Untuk menjawabnya, berikut penulis membuat roadmap data analyst yang cocok sebagai panduan bagi pekerja yang ingin switch career dari bidang non data ke industri data. Hanya dalam waktu 6 bulan saja, kamu bisa mendapatkan karier impianmu sebagai seorang data analyst.
1. Bulan pertama dan kedua; memahami konsep dasar-dasar analisis data
ilustrasi konsep statistik dan contoh visualisasi data (freepik.com/jannoon028)Pada 2 bulan pertama, seorang calon data analyst perlu memahami konsep dasar analisis data yang diturunkan dari ilmu matematika dan statistik. Hal ini sangat penting karena tugas data analyst tentunya tidak jauh-jauh dari menganalisa data dan menghasilkan sebuah insight yang valuable bagi perkembangan bisnis dan kemajuan perusahaan. Ada beberapa rekomendasi topik yang bisa kamu pelajari sebagai pendukung, seperti teori probabilitas, distribusi statistik, pengujian hipotesis, korelasi dan regresi, linear mapping, kalkulus, dan lain-lain.
Selain itu, penguasaan bahasa pemrograman juga tidak kalah penting untuk dipelajari. Umumnya, seorang data analyst membutuhkan bahasa pemrograman, seperti Python, R, MATLAB, maupun software lain, seperti Microsoft Excel dalam menunjang pekerjaannya sehari-hari. Pemahaman yang baik terhadap sintaks dan fungsionalitas setiap bahasa pemrograman memungkinkan calon data analyst untuk mengolah data secara efisien sekaligus membuat visualisasi yang lebih informatif. Melalui pemahaman konsep matematika, statistik, dan pondasi bahasa pemrograman yang kuat pada 2 bulan pertama, seorang calon data analyst dapat melangkah lebih jauh untuk menggali wawasan berharga dari dataset yang telah dianalisa.
Baca Juga: 5 Alasan Penting Data Analyst Perlu Paham Konsep Margin of Error
2. Bulan ketiga dan keempat; mempelajari konsep pengolahan data dan analisis data
ilustrasi belajar bahasa pemrograman melalui live code (unsplash.com/Desola Lanre-Ologun)Setelah konsep dasar sudah kamu pelajari dengan mulus, kini masuk pada bulan ketiga dan keempat. Pada bagian ini, seorang calon data analyst perlu memelajari konsep pengolahan dan analisa data yang fokus pada masing-masing bahasa pemrograman yang telah ditekuni pada dua bulan sebelumnya. Setiap bahasa pemrograman punya library dan package tersendiri untuk melakukan pengolahan, manipulasi, dan analisa data. Misalnya, dalam bahasa pemrograman Python terdapat library Pandas dan Numpy untuk melakukan operasi numerik dan manipulasi data string. Sedangkan pada R terdapat packages readr dan dplyr untuk melakukan manipulasi data.
Selain itu, calon data analyst juga perlu mengenali berbagai tools pendukung untuk analisa data dan penyusunan sintaks. Beberapa tools pendukung populer yang layak diketahui, antara lain Jupyter Notebook, Google Colab, atau Anaconda yang dapat mempermudah dalam pengembangan dan dokumentasi analisis data. Pada fase ini, praktik langsung dalam menggunakan library dan tools sangat dianjurkan agar calon data analyst lebih memahami aplikasi praktis dari konsep-konsep yang telah dipelajari.
Editor’s picks
Pentingnya penguasaan konsep pengolahan dan analisis data menggunakan bahasa pemrograman tertentu tidak hanya terletak pada manipulasi data, tetapi juga pada kemampuan untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat melalui tampilan visualisasi. Pada bulan-bulan ini, seorang calon data analyst juga akan belajar tentang konsep visualisasi data menggunakan library pendukung, seperti Matplotlib dan Seaborn untuk Python, serta ggplot2 untuk R. Melalui visualisasi yang menarik, seorang data analyst bakal mampu menarik kesimpulan dengan tepat dan akurat.
3. Bulan kelima; mengenali konsep dasar machine learning
ilustrasi menyusun model machine learning melalui studi kasus (unsplash.com/charlesdeluvio)Masuk ke bulan kelima, seorang data analyst juga perlu menguasai dasar-dasar machine learning. Pemahaman konsep dasar machine learning menjadi penting dalam meng-upgrade skill analisa data. Pada fase ini, seorang calon data analyst sudah saatnya memelajari konsep-konsep seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Supervised learning melibatkan pelatihan model menggunakan dataset yang telah diberi label. Nah, untuk unsupervised learning sendiri lebih berfokus untuk mengidentifikasi pola dan relasi dalam dataset tanpa label. Sementara itu, reinforcement learning mencakup pengembangan model yang dapat belajar dan beradaptasi melalui interaksi dengan lingkungan.
Tak hanya itu saja, pada bulan kelima seorang calon data analyst perlu menerapkan konsep-konsep machine learning tersebut dalam praktek berupa study case. Ia perlu mulai memahami ragam library, seperti Scikit-Learn untuk Python atau packages khusus pada bahasa pemrograman R. Pemahaman tersebut akan membantu data analyst dalam pengembangan dan implementasi model machine learning sederhana.
4. Bulan keenam; mulai menyusun portofolio data analyst dan siap untuk melamar kerja
ilustrasi dokumen resume dan portofolio data analyst (pexels.com/Lukas)Ketika konsep dasar sudah dipelajari semuanya, kini calon data analyst perlu membekali kemampuan nonteknisnya dengan menyusun portofolio sebagai bekal untuk melamar kerja di industri data. Portofolio ini bukan hanya sekadar kumpulan proyek, tetapi juga merupakan representasi dari seluruh kemampuan yang telah dipelajari selama 5 bulan sebelumnya. Beberapa portofolio yang perlu dipersiapkan, antara lain kemampuan analisis data, pemecahan masalah, dan kemampuan komunikasi dalam menyampaikan hasil temuan kepada interviewer saat sesi wawancara.
Ketika menyusun portofolio, calon data analyst perlu menampilkan project-project yang mencerminkan beragam keterampilan. Hal ini mencakup project-project pengolahan data, analisa statistik, dan implementasi machine learning yang telah mereka kerjakan sepanjang perjalanan belajar. Setiap project harus dijelaskan dengan detail, termasuk latar belakang, tujuan, metode yang digunakan, hasil yang diperoleh, dan dampaknya pada keputusan bisnis.
Untuk menjadi seorang data analyst kamu membutuhkan suatu panduan berupa roadmap data analyst agar kamu lebih siap dalam menghadapi dunia industri. Tak hanya pemula, bagi kamu yang ingin career switch tentunya juga perlu bimbingan dan arahan untuk bisa meraih karier yang sedang "hot" di ranah data analytics ini. Yuk, langsung curi start dari sekarang demi menyongsong karier gemilang pada 2024 nanti berbekal roadmap di atas agar tidak tersesat!
Baca Juga: 7 Tanda Seorang Data Analyst Punya Karakter Inquisitiveness
IDN Times Community adalah media yang menyediakan platform untuk menulis. Semua karya tulis yang dibuat adalah sepenuhnya tanggung jawab dari penulis.
Berita Terkini Lainnya
